【摘 要】
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为了预测航空器滑行预计到达时间(Estimated time of arriva1,ETA),减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本
【机 构】
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南京航空航天大学民航学院,中南民航空管通信网络科技有限公司,中国民用航空中南地区空中交通管理局
【基金项目】
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国家自然科学基金(61773202)资助项目,四川省科技计划(2018JZ0030)资助项目
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为了预测航空器滑行预计到达时间(Estimated time of arriva1,ETA),减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离,综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量,以及参考动态时间规整(Dynamic time warping,DTW)算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量;基于均差最大原则确定初始聚类中心,使用K-means算法对样本进行聚类,根据待规
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